linear convolution/periodic convolution/circular convolution

最新推荐文章于 2024-05-18 12:43:38 发布
最新推荐文章于 2024-05-18 12:43:38 发布
阅读量764 收藏
点赞数
分类专栏： math_base
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chezhai/article/details/53053231
版权
博客可能围绕线性卷积、周期卷积和循环卷积展开，虽无具体内容，但推测会涉及这些卷积的原理、特点及应用等信息技术相关知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
没有内容

【YOLOv10改进[Conv]】KAN系列 |使用WavKANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
07-22 855
KAN系列 |使用WavKANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 遥遥领先
【YOLOv8改进[Conv]】KAN系列 |使用WavKANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
07-22 122
KAN系列 |使用WavKANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
一般因果序列的线性卷积：Linear Convolution-matlab开发
06-01
此代码用于查找由于两个因果序列导致的线性卷积结果
信号与系统 --- 线性卷积(linear convolution)
松下J27录放机
07-28 6331
卷积
圆周卷积（circular convolution）
11-14 7691
1. 定义与概念圆周卷积也叫循环卷积， 2. 实现（matlab）以圆周的形式卷积两个信号：>> z = ifft(fft(x).*fft(y));
交叉相关与卷积 Cross-correlation v.s. convolution
My_Communication的博客
10-09 3435
卷积是一种广泛应用于信号处理、图像处理和其他工程/科学领域的技术。在深度学习中，一种模型结构卷积神经网络（CNN）就是以这种技术命名的。然而，深度学习中的卷积（Convolution）本质上是信号/图像处理中的互相关(Cross-correlation)。这两种操作之间有细微的区别，但不必深入细节。在信号/图像处理中，卷积被定义为两个函数的乘积在一个函数被反转和移位后的积分。另一方面，互相关被称为两个函数的滑动点积或滑动内积。互相关中的滤波器不反转。它直接通过函数f滑动。f和g之间的相交区域是互相关。 ht
[Basic] Signal Convolution and Correlation in MATLAB: Understanding the Convolution Theorem and ...
# 1.1 Concept and Mathematical Definition of Convolution Convolution is an essential mathematical operation in signal processing, used to describe the overlap and superposition of two signals in the ...
最新-时间序列-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
weixin_45016199的博客
05-18 3965
这半年我一直在看时间序列相关的论文，这篇汇总非常有用，全是干货。顶会顶刊，开源代码。祝学习愉快！【搬运自github】【侵删】
Circular Convolution：两个等长向量的Circular Convolution-matlab开发
06-01
两个等长向量的循环卷积。 强调时域中的循环卷积与频域中的逐元素乘法实际上相同。
Linear&Conv2d的一些见解！！！！
lzltld的博客
09-01 2606
Linear - 现在先定义一些东西： in_features:输入特征集 out_features：输出特征集 input_hang:输入的tensor的行 input_lie:输入的tensor的列 ​ 现在列举一个表格给你看看： 我就列举了两个feature，我们把这些features组成一个二维的tensor,用他们后面的数字代表： [1，2，3 4，5，6] 我们就发现，列是代表：我们每个种类的特征集。所以不管在分类问题还是预测回归问题上，我们都经常考虑tensor的列，而行的数量只表示你的
线性卷积与圆周卷积
热门推荐
u010592995的专栏
09-06 5万+
1.圆周卷积（circular convolution） 圆周卷积，也叫循环卷积，两个长度为N的有限场序列x(n)x(n)x(n)和h(n)h(n)h(n)的循环卷积定义为 即循环卷积相当于周期延拓后的序列x˜(n)x~(n)\widetilde{x}(n)和h˜(n)h~(n)\widetilde{h}(n)做周期卷积后再取主值区间，若x(n)和h(n)的离散傅里叶变换为X(K)X(...
图解圆周卷积
u010592995的专栏
09-07 4万+
1.圆周卷积（circular convolution） 圆周卷积，也叫循环卷积，两个长度为N的有限场序列x(n)x\left ( n \right )和h(n)h\left ( n \right )的循环卷积定义为 y(n)=[∑N−1m=0x(m)h((n−m))N]RN(n)=xn⨂yny\left ( n \right ) = [\sum_{m = 0}^{N-1}x\left (
Deep Snake中关于CircularConvolution的困惑
zhangjipinggom的博客
07-22 430
1. 文字解释 2. 代码 3. 疑惑： （1）concatenate就能让信号变成周期的了？ （2）卷积时候和普通一维卷积有区别吗？
信号处理--线性卷积与循环卷积
小席的学习日志
12-06 3万+
一、线性卷积 线性卷积（linear convolution）是在时域描述线性系统输入和输出之间关系的一种运算。 1. 背景   对于线性时不变离散时间系统来说，若序列x(n)x(n)x(n)是系统的输入，h(n)h(n)h(n)是系统在单位脉冲作用下的单位脉冲响应，由于输入离散时间序列x(n)x(n)x(n)可表示为一系列脉冲的线性组合，根据线性系统的齐次性和可加性，x(n)x(n)x(n)作用于系统所引起的零状态响应y(n)y(n)y(n)就是序列x(n)x(n)x(n)与h(n)h(n)h(n)的卷积
Circular/Linear Convolution 与 DFT
毛财胜的专栏
01-17 4032
今天在一篇论文中看到这样一句话： FFT-based deconvolution hinges on a blur model which assumes a convolution with periodic (circular) boundary conditions. Matlab 文档中详细说明了二者的区别: Linear and Circular Convolution 通常我们
nn.Linear和kernel=1的nn.Conv的区别
bxdzyhx的博客
11-14 3023
相同点： 都是线性运算，可以看成矩阵相乘，感受野都为1 不同点： pytorch中初始化方案不同，nn.Conv有更好的初始化 速度不同，Linear的速度要比nn.Conv快一个数量级，因为Linear是用高效的矩阵相乘实现的，而Conv是卷积核移动实现的 输入尺寸不同，Conv是[batch, input_channel, H, W,…]，linear是[batch, …, input_channel]但这一点其实不重要 linear速度快很多，如果tensor的尺寸方便调整的话还是建议用linear。
CNN（循环卷积神经网络）
weixin_38368941的博客
04-18 1万+
这篇博客是看微软亚洲研究院的王井东讲解CNN做的笔记，图片居多。30分钟的视频，我看+写用了2个小时，可以说干货满满。适合已经对机器学习，CNN有一定了解的人，但对于CNN实践环节还不太清楚或者是想对最新的研究情况做进一步跟踪。视频资源见链接：https://v.qq.com/x/page/s05667eq28w.html视频主要从四个部分讲述CNN：卷积神经网络的基本架构、神经网络的组成、如何学...
matlab圆周卷积动态图
最新发布
12-10
在MATLAB中，圆周卷积（Circular Convolution）通常用于处理频域信号分析，特别是当数据是以周期性边界条件存储时。动态图是指在MATLAB环境中，使用图形用户界面（GUI）或者命令行绘制实时更新的图表。 如果你想通过动态图演示圆周卷积的过程，你可以这样做： 1. **创建信号**：首先生成两个需要做卷积的信号，比如两个长度相同的周期函数。 ```matlab t = linspace(0, 1, 100); % 时间轴 x = sin(2*pi*5*t); % 一个正弦波信号 y = cos(2*pi*7*t); % 另一个余弦波信号 ``` 2. **设置周期性边界**：因为是圆周卷积，所以你需要让信号在结束处接回开始，形成循环。 ```matlab x_periodic = circshift(x, -length(x)/2); y_periodic = circshift(y, -length(y)/2); ``` 3. **计算卷积**：使用`conv`函数进行标准卷积，然后利用MATLAB内置的`periodogram`函数显示结果，并将其与圆周卷积相比较。 ```matlab linear_conv = conv(x, y); circular_conv = ifft(fft(x_periodic) .* fft(y_periodic)); % 圆周卷积 figure; subplot(2, 1, 1) plot(t, linear_conv, 'b', t, circular_conv, 'r'); title('Linear vs Circular Convolution'); legend('Linear', 'Circular'); subplot(2, 1, 2) periodogram(linear_conv, Fs=1/length(t), 'OverlapPercent', 50); periodogram(circular_conv, Fs=1/length(t), 'OverlapPercent', 50); title('Periodograms of Convolved Signals'); xlabel('Frequency (Hz)'); ``` 4. **动态展示**：如果需要创建一个动态图表，可以使用`animation`工具箱，将上述步骤封装成一个函数，定期更新信号和图例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值